CVPRAug, 2022

GraVoS: 用于 3D 点云检测的体素选择

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TL;DR本文提出一种新的、针对 3D 物体检测的方法，该方法通过选择有意义的体素来解决数据集不平衡问题和不同网络依赖问题，达到提高检测性能的目的。
3d object detection3d point cloudsdataset imbalancevoxel-based detectorperformance improvement
发现论文，激发创造
  • 基于体素的单图像多物体三维检测和重建

    该研究提出了一种基于 3D 体素特征的中心点检测方法，其中包括一个有效的粗细重建模块，可从单个 2D 图像中检测和重建多个物体的 3D 位置和形状。

    Nov, 2021

  • VoxelNet：基于点云的三维物体检测的端到端学习

    VoxelNet 是一种针对点云图像检测的深度网络，可以将点云分割成等间距的三维体素，并通过新引入的体素特征编码层将每组点转换为统一的特征表示，从而生成描述性的体积表示，并连接 RPN 以生成检测。

    Nov, 2017

  • Voxel R-CNN：面向高性能体素化三维目标检测

    本文提出了一种基于体素的框架 ——Voxel R-CNN，通过从体素特征中提取 RoI 特征，实现与最先进的基于点的模型相当的检测准确度，但计算成本只有一小部分，并在 KITTI 数据集上实现了更高的检测准确度和实时图像处理速率。

    Dec, 2020

  • 基于梯度的方法解释 3D 点云特征

    本文主要研究神经网络在 3D 数据中的可解释性和稀疏性，提出了一种基于边缘和角点的视觉显著性方法并成功地在 Voxception-ResNet（一种基于体素的分类网络）上实现了参数精简.

    Jun, 2020

  • 重新思考三维物体检测的体素化和分类

    该论文提出了一种解决方案，通过实现快速动态体素化器，以便在快速基于柱体模型中像体素化器在缓慢的基于体素模型中工作一样工作，实现网络推理速度和精度的提高。此外，作者还提出了轻型检测子头模型来分类预测的物体，并过滤出虚假的检测物体，从而显著提高模型的精度，在可忽略的时间和计算成本内。

    Jan, 2023

  • 神经体积物体选取

    该研究提出了一种在神经体积三维表示中选择对象的方法，并通过新的数据集证明了其有效性。

    May, 2022

  • 使用 RGB-D 或 深度图像的锥体 VoxNet 3D 物体检测

    本文介绍了一种基于 3D 点云的新型 RGB-D 物体检测系统，其中，我们使用体素化技术来提高对象的分辨率，并使用管道技术提高效率，在 SUN RGB-D 数据集上实现了与最先进技术相当的检测结果，并取得了 2 倍的加速效果。

    Oct, 2019

  • Voxel-FPN：在点云中多尺度体素特征聚合的三维物体检测

    本研究提出了一种基于 LIDAR 传感器的一阶段 3D 目标检测器，该检测器在从点数据中提取特征上表现出更好的性能，并在 KITTI-3D 基准测试中表现优异，其速度和准确性在实际场景中具有实际应用价值。

    Jun, 2019

  • PV-RCNN: 用于 3D 物体检测的点 - 体素特征集抽象

    提出了一种名为 PointVoxel-RCNN（PV-RCNN）的 3D 物体检测框架，可以使用点云实现准确的物体检测，使用了 3D voxel 卷积神经网络和基于 PointNet 的集合抽象相结合的方法深度学习了更具有区分性的点云特征，并使用 RoI-grid 池化方法编码具有可比性的特征从而实现了更准确的 3D 检测效果。

    Dec, 2019

  • OCM3D：基于物体的单目三维物体检测

    本文提出了一种适用于单目三维目标检测的新型基于物体的体素表示法，能够有效地组织噪点云在体素网格内，并能够精确定位对象在三维空间中的位置。通过考虑三维物体与相关二维框之间的关系，我们将单目三维目标检测中的置信度机制进行了分解，并在 KITTI 数据集上进行了评估，性能显著优于现有技术。

    Apr, 2021